• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.241-253
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• 2009

기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.108-117
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• 2024

본 연구에서는 너클 라인이 다수 존재하면서 안팎 형상이 비대칭으로 설계된 특이점을 갖는 쌍동선의 자항성능을 예측하기 위해 CFD 해석을 수행하였고, 해석 기법에 따른 차이를 파악하기 위해 MRF(Moving Reference Frame) 기법과 SDM(Sliding Mesh) 기법을 적용하였다. MRF 기법을 적용한 경우에는 time step당 프로펠러를 1˚ 회전시켰고, SDM 기법의 경우 10˚, 5˚, 1˚씩 회전시키며 각 기법별 예측된 자항성능을 비교하였다. 자항점 추정을 위한 몇 가지 프로펠러 회전수에서의 해석 결과 중 프로펠러의 토크는 기법에 따른 차이가 거의 없었지만 추력 및 선체가 받는 저항은 MRF 기법보다는 SDM 기법을 적용했을 때 더 낮게, SDM 기법의 time step당 프로펠러 회전각이 작을수록 높게 계산되었다. 선형 내삽을 통해 추정된 자항점의 프로펠러 회전수, 추력, 토크와 실선 확장법을 사용해 추정된 실선의 전달동력, 반류 계수, 추력 감소 계수 및 프로펠러 회전수도 동일한 경향을 보였으며, 대부분의 자항효율은 반대의 경향을 보였다. 프로펠러 후류의 경우 MRF 기법을 적용했을 때 정확도가 떨어졌고, SDM 기법의 time step당 프로펠러 회전각에 따라 표현되는 후류의 차이는 거의 없었다.

• 대한수의학회지
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• 제41권4호
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• pp.571-578
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• 2001

방사선 피폭선량의 예측을 위한 방사선 민감 지표 모델 개발의 일환으로 apoptotic fragment assay법이 방사선에 피폭된 후 체내 피폭선량을 예측할 수 있는 지표로의 이용 가능성을 평가하기 위하여 코발트-60 감마선과 의료용 싸이크로트론 50MeV($p{\rightarrow}Be^+$) fast neutron 을 0.25Gy에서 1Gy의 선량을 마우스에 각각 전신 조사한 후 소장 음와세포내 apoptotic crypt cell의 수적 변화를 관찰하였다. 저선량 조사군에서 apoptotic crypt cell의 출현 빈도가 1Gy까지 급격하게 증가한 것으로 보아 방사선이 stem cell 지역에 있는 crypt cell의 형태학적 변화를 유발하는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 아포토시스가 손상된 세포를 제거하므로 손상된 방사선 민감 표적 장기의 항상성 유지에 중요한 역할을 하는 것으로 판단되었다. Apoptotic fragments의 발생빈도에 대한 선량-반응 곡선에 있어서 음와세포는 중성자조사군이 $y=0.18+(9.728{\pm}0.887)D+(-4.727{\pm}1.033)D^2$ ($r^2=0.984$)으로, 반면에 감마선조사군은 $y=0.18+(5.125{\pm}0.601)D+(-2.652{\pm}0.7000)D^2$ ($r^2=0.970$)의 식을 얻었다. 이와 같이 중성자조사군과 감마선조사군은 공히 linear quadratic model 로 관찰되었다. apoptotic fragments 의 발생빈도와 조사 선량간에 유의한 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이상의 결과에서 조사선량의 증가에 비례하여 방사선 민감 세포의apoptotic fragments 가 수적으로 증가하였으며, 고준위 방사선과 저준위 방사선은 선량 반응 관계식과 시간 경과에 따른 영향이 매우 유사하였으며, 마우스 음와세포의 apoptosis 유도에 대한 중성자선의 방사선 생물학적 효과비(RBE)는 2.072이였다. 그리고 모든 방사선조사군에서 방사선피폭 후 4시간과 6시간에 apoptosis 유도가 가장 많았으며, 음와세포의 형태학적 소견은 정상 대조군에서 관찰되지 않는 전형적인 apoptotic fragments 가 나타났다. 따라서 음와 세포에서의 아포토시스 유도는 방사선 피폭으로 발생된 세포 손상의 생물학적 영향 평가검색, 방사선 방호제의 민감도 검사, 방사성 동위원소의 체내 오염에 대한 체내 피폭선량 예측의 지표 및 방사선 민감 표적장기의 손상정도 파악에 이용 가능할 것임. Apoptotic fragment assay 법은 0.25Gy에서 1Gy 까지의 선량에서 간편하고 빠르며 재현성이 있는 지표로서 방사선 민감 표적 장기의 선량 반응 평가와 방사선 피폭후 조기 피폭선량 예측을 위한 방사선 생물학적 선량측정법의 좋은 지표로 사용할 수 있을 것으로 사료됨.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.135-145
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• 2019

장기불황으로 인해 한국 청년실업률이 수년간 10% 안팎의 높은 수준을 유지하고 있는 가운데, 주요 경제활동 인구인 30~40대의 실업률이 최근 상승세를 보이고 있다. 정부의 기존 청년 중심의 고용촉진 및 실업복지 정책을 30~40대를 포함한 다양한 연령층으로 확대 강화하기 위해서는 각 연령층에 대한 실업예측 모형 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 한국 통계청 실업률 자료와 구글 검색어를 활용하여 한국 30~40대 연령층에 특화된 실업률 예측모형을 개발하고자 하였다. 실업률 자료와 계절성 자기회귀누적이동평균 모형을 활용하여 기초모형(Model 1)을 다중선형회귀 모형으로 추정하였으며, 개선된 모형을 구하고자 구글 검색 질의어 정보를 Model 1에 추가 활용하였다(Model 2). 그 결과, 30대와 40대 연령층 모두 구글 검색 질의어를 추가 활용한 Model 2가 Model 1보다 우수한 예측력을 보였다. 이는 웹 검색 질의어가 여전히 한국의 실업률 예측모형을 개선하는 데 유의미함을 의미한다. 본 연구는 실질적인 활용을 위해 추가적인 연구가 필요하지만, 연령대별 실업률 예측 연구에 기여할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Animal Bioscience
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• 제34권12호
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• pp.1903-1911
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• 2021

Objective: The objective of this study was to estimate the genetic parameters and various litter trait trends of Danish pigs in South Vietnam, including the number born alive (NBA), number weaned (NW), and litter weight at the 21st day (LW21). Methods: Records of 936 Yorkshire sows with 3361 litters and 973 Landrace sows with 3161 litters were used to estimate the variance components, genetic parameters, and trends of NBA, NW, and LW21. The restricted maximum likelihood method was applied using VCE6 software to obtain the variance components and genetic parameters. Thereafter, the best linear unbiased prediction procedure with an animal model was applied using PEST software to estimate the breeding values of the studied traits. Results: The heritability estimates were low, ranging from 0.12 to 0.21 for NBA, 0.03 to 0.04 for NW, and from 0.11 to 0.13 for LW21. The genetic correlation between the NBA and NW was relatively strong in both breeds, at 0.77 and 0.60 for Yorkshire and Landrace, respectively. Similarly, the genetic correlation between the NW and LW21 was considerably stronger in Landrace pigs (0.71) than in Yorkshire pigs (0.48). The estimates of annual genetic progress were 0.0431, 0.0233, and 0.0461 for NBA, NW, and LW21 in Landrace pigs and 0434, 0.0202, and 0.0667 for NBA, NW, and LW21 in Yorkshire pigs, respectively. Conclusion: The positive genetic trends estimated for the additive genetic values of the selected traits indicated that the current breeding system has achieved favorable results.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.